Perceptions and Realities of Testing for Alcohol and Other Drugs in Trauma Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Routine testing for acute intoxication with alcohol and other drugs in trauma patients is a widely accepted practice at major trauma centers. However, there is often a significant difference between policy and practice. We sought to study the perception and the reality of testing practices at an urban Level I trauma center. METHODS: A survey was distributed to all emergency nursing staff and trauma team leaders (TTL). For the empiric aspects of this study, data were obtained from an institutional trauma database. Descriptive statistics and bivariate odds ratios were used to characterize survey responses and empiric data, respectively. RESULTS: Eighty-nine percent of nurses and 80% of TTLs estimated testing rates for alcohol to be over 80% for all trauma patients. This was compared with the empirically determined rate of 65%. Over 90% of nurses and 70% of TTLs claimed to test all patients. Those more likely to be tested were younger, male, unemployed, or laborers with penetrating injuries, more commonly in the overnight period. Clinicians tended to rely on clinical suspicion of intoxication as a criterion to test. They also tended to be unaware of an association between low socioeconomic status and increased rates of testing in their practices. CONCLUSIONS: Our results suggest that clinicians generally support the notion of routine testing for trauma patients; however, they tend to overestimate the rates at which these tests are performed. Additionally, clinicians demonstrate testing biases that may influence the distribution of care in the acutely injured population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».